🚧 Auditoria Automatizada de Pedágios -> Projeto inicial

Solução desenvolvida em Python para automatizar a auditoria de faturas de pedágio, identificando passagens duplicadas, calculando valores recuperáveis e gerando relatórios estruturados em Excel.

O projeto foi concebido com foco em confiabilidade financeira, reutilização mensal, clareza de regras de negócio e arquitetura modular, sendo aplicável tanto em contextos corporativos quanto como projeto de portfólio em automação, dados e back-end.

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📌 Visão Geral

Auditorias manuais de faturas de pedágio são processos suscetíveis a:

• Erros humanos
• Retrabalho operacional
• Falhas de conferência
• Perda financeira recorrente

Este projeto automatiza o processo de auditoria ao:

• Normalizar dados provenientes de diferentes fontes
• Validar a estrutura e integridade das informações
• Aplicar regras claras de auditoria
• Consolidar resultados em relatórios claros, rastreáveis e auditáveis

A solução foi desenhada para ser executada mensalmente, com mínimo ajuste e alto grau de confiabilidade.

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⚙️ Funcionalidades

• 📂 Leitura de faturas e relatórios em Excel
• 🔄 Normalização e padronização de dados
• ✅ Validação de colunas obrigatórias (schema validation)
• 🔍 Identificação de passagens duplicadas
• 💰 Cálculo de valores duplicados e valores recuperáveis
• 📊 Exportação de relatório final estruturado em Excel
• 🧱 Arquitetura modular, reutilizável e orientada a regras de negócio

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python 3
• pandas
• openpyxl
• Microsoft Excel

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🧱 Estrutura do Projeto

auditoria-pedagios/
│
├── main.py
├── src/
│   ├── loaders/
│   │   └── file_loader.py
│   ├── validators/
│   │   └── schema_validator.py
│   ├── processors/
│   │   └── normalizer.py
│   ├── audit/
│   │   └── rules/
│   │       ├── duplicate_passages.py
│   │       └── recoverable_value.py
│   └── exporters/
│       └── excel_exporter.py
│
└── README.md

A separação por camadas facilita manutenção, testes, evolução das regras e reaproveitamento do código.

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🔄 Fluxo de Execução

1. Carregamento do arquivo Excel
2. Normalização e padronização dos dados
3. Validação do schema
4. Pré-processamento para auditoria
5. Identificação de duplicidades
6. Cálculo do valor recuperável
7. Exportação do relatório final

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📑 Colunas Obrigatórias

Após a normalização, o DataFrame deve conter obrigatoriamente as seguintes colunas:

• PLACA
• DATA
• PASSAGEM
• PRAÇA
• VALOR

A ausência de qualquer uma dessas colunas interrompe a execução, garantindo a integridade e a confiabilidade da auditoria.

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▶️ Como Executar

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/auditoria-pedagios.git
cd auditoria-pedagios

2. Crie um ambiente virtual (opcional)

python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Linux / macOS
venv\Scripts\activate      # Windows

3. Instale as dependências

pip install pandas openpyxl

4. Configure o arquivo de entrada

No arquivo main.py, ajuste:

caminho_arquivo = r"C:\caminho\para\fatura.xlsx"
aba = "PASSAGENS PEDÁGIO"

5. Execute o projeto

python main.py

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📤 Saída Gerada

O script gera um arquivo Excel contendo:

• Base completa das passagens
• Passagens duplicadas identificadas
• Valores duplicados
• Valores efetivamente recuperáveis
• Totais consolidados para auditoria financeira

Exemplo de arquivo gerado:

RELATORIO_AUDITORIA_SEM_PARAR_FATURA_20_01_2026.xlsx

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📈 Benefícios

• Redução significativa de erros manuais
• Mitigação de riscos financeiros recorrentes
• Padronização do processo de auditoria
• Facilidade de manutenção e evolução
• Código limpo, legível e orientado a regras de negócio

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🚀 Possíveis Evoluções

• Suporte a múltiplos layouts de faturas
• Parametrização dinâmica das regras de auditoria
• Interface CLI interativa
• Integração com banco de dados
• Logs estruturados e versionamento das execuções

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👤 Autor

Walter Fonseca
Estudante de Engenharia de Software / TI
Foco em Back-End, Automação e Análise de Dados

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